基于图的文档检索技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的研究工作 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的组织及内容安排 | 第15-16页 |
| 第2章 相关技术及研究 | 第16-27页 |
| 2.1 信息检索的相关知识 | 第16-17页 |
| 2.2 文本的表示模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 布尔模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 向量空间模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 概率模型 | 第19-20页 |
| 2.3 依存分析 | 第20-21页 |
| 2.4 基于图的文本表示的研究 | 第21-26页 |
| 2.4.1 用于文本相似性计算的图的文本表示 | 第21-24页 |
| 2.4.2 用于信息检索的图的文本表示 | 第24-26页 |
| 2.5 现有方法的不足 | 第26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于图的文档检索研究 | 第27-42页 |
| 3.1 问题描述 | 第27-28页 |
| 3.2 基本思想 | 第28-29页 |
| 3.3 文档使用图模型表示的研究 | 第29-31页 |
| 3.3.1 文档语义单元 | 第29-30页 |
| 3.3.2 文档的图模型表示 | 第30-31页 |
| 3.4 文本图模型的构建 | 第31-36页 |
| 3.4.1 文本图模型的定义 | 第32-34页 |
| 3.4.2 图模型的构建算法与分析 | 第34-36页 |
| 3.5 图相似度计算方法研究 | 第36-40页 |
| 3.5.1 广义最大公共子图 | 第36-38页 |
| 3.5.2 图模型相似度的计算 | 第38-40页 |
| 3.6 评分计算方法的研究 | 第40-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第42-51页 |
| 4.1 实验文档集数据 | 第42页 |
| 4.2 实验方法及评价标准 | 第42-45页 |
| 4.3 不同评分方法对检索结果的影响 | 第45-47页 |
| 4.4 与向量空间模型和Google的结果对比 | 第47-50页 |
| 4.4.1 与向量空间模型的结果对比 | 第47-48页 |
| 4.4.2 与Google检索文档集的对比 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
